据了解，近期IBM研究实验室有最新的研究成果，也就是一种能效为传统数字计算机芯片14倍的 AI模拟芯片。
　　据悉，该芯片在语音识别上的效率超过了通用处理器，有望突破当前 AI开发因为算力性能不足、效率不高而导致的瓶颈。
　　此外，当前拥有数十亿个参数的 AI模型可在一系列任务中实现较高精度，但也凸显出传统通用处理器(包含图形处理器、中央处理器等)效能低下的问题rusbgkughqbs。
　　为解决此类问题，研究团队提出“模拟内存计算”的方案，通过在自身的存储器上并行执行矩阵-向量乘法，提供更强的能效。
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　　不仅如此，研究团队还开发了一个 14nm模拟芯片，其34个模块中含有 3500万个相变化内存单元。而在测试环节中，研究团队使用谷歌语音命令和 Librispeech语音识别来测试该芯片语言处理能力的效率。
　　并在利用谷歌语音测试后发现，该芯片的性能、准确度“与当前的数字技术相当”。而在规模更大的 Librispeech 上，该芯片可达到12.4万亿次/秒/瓦运算性能，而这也相当于传统通用处理器的14倍性能。
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